基于用户兴趣变化的混合推荐算法分析

推荐算法被应用在商品购物、音乐推荐、书籍推荐等网站。如何根据这些已有的用户行为数据让用户快速做出抉择,推荐算法显得十分重要。传统的协同过滤算法没有考虑到用户的兴趣是随时间而变化的。文章首先在传统的协同过滤算法的基础上构建时间变化函数,对用户以往的评分数据,对数据做时间加权,提高预测用户兴趣的能力。针对当前推荐算法都会遇到的评分稀疏性问题,文章提出了把基于时间权重的协同过滤算法与基于关联规则的推荐算法进行混合推荐,提高了算法的准确率。